【摘 要】
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基于BP人工神经网络(BP-ANN)原理,针对农用地分等的问题,设计了BP神经网络农用地分等模型和精度检测方法.结果表明:BP-NN农用地分等模型通过少量典型样本的训练和学习后,可简
【机 构】
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福建农林大学资源与环境学院,福建农林大学资源与环境学院 福建福州350002 ,福建福州350002
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基于BP人工神经网络(BP-ANN)原理,针对农用地分等的问题,设计了BP神经网络农用地分等模型和精度检测方法.结果表明:BP-NN农用地分等模型通过少量典型样本的训练和学习后,可简便、快捷地计算出大规模待定样本的分等综合指数;其泛化功效和精度检测也符合要求.
Based on the theory of BP artificial neural network (BP-ANN), aiming at the problem of agricultural land classification, a BP neural network agricultural land classification model and a precision detection method are designed. The results show that: BP-NN agricultural land classification model through a small amount of typical samples After training and learning, the comprehensive index of large-scale to-be-determined samples can be calculated easily and quickly. The generalization efficiency and accuracy testing also meet the requirements.
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